生成AIは、3Dモデルや画像、動画から複雑なデジタル素材を瞬時に作り出すことで、3Dモデリングを大きく変えています。現在、この分野の市場規模は約16億3,000万ドルに達しており、2032年には92億4,000万ドルまで成長すると予測されています。AIを活用したモデリングは、ゲームから建築まで幅広い業界の姿を変えつつあります。NVIDIAのGET3DやMeshyといった先進的なツールにより、初心者でも高品質なモデリングが扱いやすくなり、プロは作業の効率化が可能になり創作の自由度が向上しました。
生成AIとは、ディープラーニングや機械学習のモデルを使って、新しいデータ――画像や動画、3D素材など――を生み出す人工知能のことです。3Dモデリングの分野では、簡単な指示文や参考画像から、形状や質感、さらには環境までを自動的に作り出すことを意味します。
従来の3Dモデリングでは、ポリゴンの手作業によるモデリングやスカルプト、テクスチャ作業に何時間もかかっていました。一方、生成AIツールを使えば、同等の成果を数秒で作り出すことができ、これまで大人数のチームを抱えるスタジオにしか実現できなかった制作工程が誰でも扱えるようになります。
従来のモデリングでは、熟練したアーティストがBlenderやMaya、3ds Maxなどのソフトを使い、手作業で形状を作り上げます。一方、生成AIモデルはニューラルネットや拡散モデル、トランスフォーマーといった技術を活用し、学習データを分析して現実的な形や質感のパターンを学習することで、1つの素材を丸ごと自動で生成できます。
テキストから3Dモデルを作る：文章で指示を入力すると3Dモデルが生成されます。GET3DやMeshyのようなツールでは、すぐに使えるメッシュやテクスチャを作ることができます。
画像から3Dモデルを作る：画像をアップロードすると、その内容をもとに3Dモデルを再構築できます。これは、Eコマースや製品のビジュアライゼーション、すでにあるコンセプトアートを活用するプロジェクトに適しています。
動画から3Dモデルを作る：連続した映像をボリューメトリックモデルに変換できます。モーションキャプチャやアニメーション制作に役立つ方法です。
生成AIは制作の時間を大幅に短縮します。以前は何時間もかかっていた手作業によるモデリングが、今ではわずか数秒で完了します。この手軽さにより、専門的な技術を持たないクリエイターでも3D素材を作れるようになり、プロは制作の効率をさらに高めることができます。
初期の生成AIモデルでは、実用的な3D形状を作るのに1時間以上かかっていました。ところが現在では、拡散モデルや敵対的生成ネットワークを使えば、わずか十数秒で結果を得られるようになっています。NVIDIAのAI研究担当副社長、サンジャ・フィドラー氏も次のように説明しています。
「今では、これまでの何倍もの速さで結果を出せるようになり、ほぼリアルタイムで文章から3Dモデルを生成することが、さまざまな業界のクリエイターにとって現実的なものになっています」
リアルタイムでの3D生成により、インタラクティブなデザインが可能になります。例えば、指示文を変更すると瞬時にそれが反映され、ゲームの環境や３D建築の中で一瞬にして確認できる、といったことが可能になります。
生成AIは、手間のかかる作業を自動化することで制作コストを削減します。スタジオは作業時間を節約でき、フリーランスもこれまで大規模チームにしか使えなかった制作フローにアクセスできるようになります。
AIで生成される3D素材の市場は、2024年に約16億3,000万ドル規模で、2032年には92億4,000万ドルまで成長すると予測されています。すでに78％の企業が制作工程にAIを導入しており、86％の経営者は「2030年までにAIが自社の事業を大きく変える」と考えています。その利便性とスピードにより、多くの業界がAIによる3D生成によって変革を遂げつつあり、特に注目されるのはゲーム・エンターテインメント、建築、Eコマース・製品ビジュアライゼーションの3分野です。
ゲーム開発者は、生成AIを使って小道具や多様なキャラクター、風景などを環境に配置できるようになりました。これにより、単調なアセット作りの手間が減り、世界観の構築が効率化されます。Sunny Valley Studioでは、文章での指示で3Dゲーム用の素材を生成する事例を紹介しています。
建築家は、平面図やスケッチを生成AIモデルに入力することで、即座に3Dビジュアライゼーションを作成できます。これにより、クライアントへの提案がスピーディーになり、試行錯誤のサイクルも短縮され、より自由に実験や創造に取り組むことが可能になります。Urban Decodersは、この活用例をNano Banana AIを使った動画で紹介しています。
小売業者は、画像から3Dモデルを生成するワークフローを活用し、バーチャルショールームやARショッピング体験、さらに建築ビジュアライゼーションのシーンなどで使えるリアルな製品モデルを作成しています。Emunarqの動画では、製品写真を素早く3Dモデルに変換し、3Dシーンに組み込む様子が紹介されています。
GET3Dは、画像から直接、高品質なテクスチャ付きモデルを生成します。NVIDIA Omniverseと統合されることで、デザイン、シミュレーション、バーチャルプロダクションのパイプラインをまたいだスムーズなコラボレーションが可能になります。
AutodeskのProject Berniniは、まだ試作段階のプロジェクトですが、プロダクトデザインや建築、製造など「デザインとものづくり」の分野に向けて開発されています。形状とテクスチャを分けて扱う仕組みによって、機能的にきちんとした3D形状を生み出せるのが特徴です。
Meshy、Tripo、Sloyd、GET3D、3D AI Studioといったオンラインプラットフォームは、趣味で制作する人や小規模なクリエイター向けに展開されています。専門知識がなくても使いやすく、従来の3D制作ワークフローにも組み込めるのが特徴です。こうしたウェブベースのツールは、試作品づくりやコンセプトアート、気軽な3D制作のハードルを下げ、より多くの人が利用できるようになっています。
プロンプトの工夫はとても重要です。具体的に指示するほど結果は良くなります。例えば「椅子」とだけ入力するよりも、「脚に彫刻の入った中世風の木製の椅子」と指示したほうが、正確な形状が生成されます。
高品質な参考画像を使うことで、より正確な再現が可能になります。複数の角度から撮影した画像を用いると、拡散モデルが奥行きや形状をより正確に推定できます。
AIで生成した素材は、そのままでは手直しが必要になることも少なくありません。アーティストは出力結果をMaya、Blender、3ds Maxといったソフトに取り込み、リトポロジーやUV展開、テクスチャの細かな調整を行います。
生成されたモデルには、非多様体ジオメトリ（形状として成立しない部分）や構造上の誤りが含まれることがあり、そのままでは使えないため本格的な制作に入る前に修正が必要になります。
生成されたテクスチャは解像度やリアリズムに欠ける場合があり、特に反射や透明といった素材の表現では不自然になりがちです。そのためアーティストは、従来のシェーディング技術を組み合わせて補正することがよくあります。また、UVマップが乱雑になることも多く、テクスチャの調整が難しくなる要因となります。
生成AIツールは、それぞれ異なる形式でデータを出力します。そのため、素材を変換・統一する作業が必要になることがあり、特に厳密な要件がある制作フローでは時間がかかる場合があります。
生成AIは、あくまで「共同制作者」として捉えるのが適切です。単調な作業は自動化できますが、創作の方向性や仕上げの微調整は人間のアーティストに委ねられます。
アーティストは、生成AIに正確に指示を出すプロンプトの作り方を学び、生成された素材を組み込み、仕上げまで行う必要があります。プロンプト設計やデータ選定、AIツールの操作スキルなどが、新たに求められる能力です。
AIパイプラインの専門家やバーチャルワールドのキュレーターなど、新しい職種が登場しています。生成AIはアーティストの仕事を奪うものではなく、むしろ活動の幅を広げる役割を果たしています。すでに「クリーンアップアーティスト」と呼ばれる職種もあり、AI生成された3D素材のメッシュを整える役割を担っています。
生成AIは、医療画像の分野でも変革をもたらしています。患者データから合成スキャンや解剖学的な詳細をモデル化することで、診断や手術準備、トレーニングに役立ちます。脳の詳細画像を生成するLatent Diffusionなどの手法は、従来の医療データでは得られなかった情報を補い、臨床での可視化の精度や明瞭さを高める例として注目されています。
AIを使ったデジタルツイン（実際の機械や設備の仮想モデル）を活用すると、実物を動かさなくても動作の確認や性能チェックができ、故障の予測やメンテナンスの計画も立てやすくなります。また、さまざまな部品の設計にも応用可能です。MecAgentの事例では、AIがエンジニアの作業を効率化する便利なツールとして使われている様子が紹介されています。
ロボット研究者は、AIで作った3Dの仮想空間を使って、自律型ロボットの動きを訓練しています。これにより、高額な実機テストに頼らずに開発が進められます。BuzzRobotの動画では、ゲストスピーカーのファン・ユン・スン氏が、AIを使って訓練用の3D環境を簡単に作る方法を紹介しています。
今後、AIで生成される3Dコンテンツは、リアルタイムで共同制作できるようになっていきます。例えば、Splineのようなプラットフォームには生成AIモデルが組み込まれ、チームメンバーが場所を問わず一緒に作品を作れるようになります。また、生成AIはVRやAR、メタバース環境にも取り入れられ、没入型の世界をその場で設計するための素材を瞬時に作れるようになります。同時に、生成AIは3D制作のハードルを下げることで、教育者やマーケター、趣味で制作する人まで誰でもモデリングに挑戦できるようにし、より多くの人が参加できる環境を作っています。これによりコンテンツの多様性が広がり、創造のスピードも加速しています。
NVIDIA GET3DやMeshy、そして今後登場予定のAutodesk Berniniのようなツールを活用することで、業界全体の制作フローは加速し、コストを削減しながら創造力を広げることが可能になります。モデル制作がより高速で精度の高いものになるにつれ、手作業によるデザインとAI生成の境界は次第に曖昧になり、デジタル制作の新しい時代が開かれようとしています。
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